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getter和setter是Java封装的核心机制，用于控制数据访问、保障逻辑一致性及支撑框架协作；通过它们可灵活变更存储方式、实现读写控制、动态计算、集中校验与副作用处理，并满足Spring、Jackson等框架的JavaBean规范要求。
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抽象方法必须在抽象类中，可含方法体；接口方法默认公开抽象，不能有方法体（Java8前）。抽象类表达“是一个”关系，用于继承和共享状态；接口表达“能做到”关系，定义行为契约。Java8引入接口默认和静态方法，使接口可提供默认实现，缓解接口升级问题，增强其能力。但抽象类仍适用于需共享状态或控制继承的场景。实际开发中，优先使用接口定义行为，提升灵活性；若需共享状态或构建类层次，选抽象类。选择应基于语义关系与设计需求权衡。
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File类位于java.io包，用于表示文件或目录路径，通过字符串路径创建对象，可判断文件类型（isFile/isDirectory），获取路径信息（getPath/getName等），执行创建、删除、列出目录等操作，但不读写内容，需结合流类处理。
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首先配置JDK环境变量并验证安装，接着创建HelloWorld.java文件编写代码，通过命令行编译运行输出“Hello,JavaWorld!”，最后可选用IntelliJIDEA等IDE提升开发效率。
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在Java里开发区块链本身，这其实是个有些误解的说法。大多数时候，我们说的“用Java开发区块链”，并不是指从零开始写一个像以太坊或比特币那样底层的区块链协议。那复杂度太高，而且也缺乏必要性。更准确地讲，我们是用Java来构建与现有区块链（比如以太坊）进行交互的应用，尤其是涉及到智能合约的部署和调用。Java在这里扮演的是一个强大的客户端和服务端语言的角色，它通过特定的库与区块链网络通信，让你的业务逻辑能够利用区块链的去中心化和不可篡改特性。解决方案要在Java中与以太坊智能合约交互，核心是利用像Web3
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答案：简易购物系统通过Product、ShoppingCart和Main类实现商品展示、添加、查看、结算功能，使用集合管理商品，Scanner接收用户输入，适合初学者掌握Java面向对象编程核心概念。
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Java项目集成Gradle需确保GradleWrapper配置、build.gradle结构与JDK版本三者对齐；必须声明Java工具链、依赖仓库和测试配置，常见失败源于JDK不兼容、仓库配置错误或JDK11+模块缺失。
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使用Arrays.asList()可将数组转为List，但返回的List不可变长，仅支持修改元素；若需添加或删除元素，应将其传入ArrayList构造函数创建可变集合；对于基本类型数组，需通过Stream.boxed()转换为包装类集合。
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使用instanceof检查类型、泛型约束和封装安全转换可有效避免ClassCastException。示例：转换前用if(objinstanceofString)判断；优先使用List<String>等泛型集合减少强制转换；封装safeCast工具方法返回null而非抛异常；注意泛型擦除问题，如List<Integer>不可强转为List<String>，否则运行时报错。坚持类型检查与泛型设计可显著提升代码健壮性。
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答案：在AndroidStudio中配置JDK需先检查SDKLocation中的JDK路径，推荐使用JDK11或17，手动选择正确安装目录并解决版本冲突问题。
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使用日志框架如SLF4J+Logback或Log4j2，并调用logger.error("消息",e)传入异常对象，可完整记录异常堆栈；避免仅打印getMessage()或toString()导致信息丢失；自定义异常需继承父类构造函数传递cause以保留链路；确保日志配置未截断输出。
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通过自定义ThreadFactory可控制线程命名、优先级和守护状态，便于调试与监控；实现newThread方法并传入线程池构造函数，即可创建具名线程，如MyPool-thread-1，提升日志排查与系统可观测性。
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Stream.filter用于筛选满足条件的元素，基于Java8StreamAPI；2.接收Predicate接口，通过lambda判断元素，保留结果为true的项；3.常见流程：stream()→filter()→collect()；4.可结合对象属性（如user.getAge()>18）或组合条件（and、or）进行筛选；5.不修改原集合，返回新集合。
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ConcurrentSkipListMap是Java中线程安全且有序的映射实现，基于跳表结构支持高并发读写，适用于多线程下按序访问键值对的场景。1.它通过无锁读和细粒度写锁提升性能；2.支持自然或自定义排序；3.提供导航方法如firstEntry、lastEntry等；4.常见操作如put、get、remove时间复杂度为O(logn)；5.相比同步包装的TreeMap，并发性能更优，推荐用于高并发有序映射需求。
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热点数据发现的本质在于动态识别高频访问数据并优化其在缓存层级中的存储位置，以提升系统性能。1.构建分层缓存架构（如L1本地缓存与L2分布式缓存）；2.在访问时对数据计数或标记，达到阈值即认定为热点；3.L1利用自带统计功能或自定义计数器识别局部热点；4.L2通过独立计数器、HyperLogLog等识别全局热点；5.发现后执行晋升操作，包括L2到L1预热、L1内部优先级提升及L2优先加载源数据；6.热点判定需综合访问频率、数据大小、加载成本和时效性；7.实现方式包括基于计数器、缓存库统计、滑动窗口采样等；8
